异构FPGA架构下的CNN加速器设计(1) 一、内容简述 本文档致力于探讨在异构FPGA架构下设计CNN(卷积神经网络)加速器的有效方案。我们将深入剖析CNN在图像处理与模式识别等领域的核心作用,并针对异构FPGA的特性,提出一系列创新的加速策略。通过优化算法部署、资源调度以及硬件加速技术,旨在显著提升CNN处理速度与能效,从而满足日益
有人照着dsp风格去设计加速器: ceva也出了一系列面向CNN的IP: 有人用了脉动阵列或者Dataflow的风格: 有人设计了专用的芯片比如计算所的Cambricon: 还有的就是你提到的fpga。 所有的事情到了硬件层面实际上能用的手段也就有限了。不外乎堆资源和切流水两招。再不然就是做一些bit level的小技巧,比如乘法器变查表...
首先,我们先来了解一下CNN中的卷积运算的规则,CNN中的卷积运算如图1所示,代码1表示其伪代码。 图1 代码1 几乎所有的基于FPGA的加速方案,都如图2显示的那样,FPGA上的CNN加速器设计主要由处理元件(PE),片上缓冲器,外部存储器和片上/片外互连几个组件组成。其中PE是卷积的基本计算单元。用于处理的所有数据都存储在...
基于FPGA平台提出了各种用于深度CNN的加速器,因为它具有高性能、可重构、快速开发等优点 动机 尽管当时的FPGA加速器已显示出比通用处理器更好的性能,但加速器设计空间尚未得到很好的利用。由于逻辑资源或内存带宽的利用不足,现有方法无法实现最佳性能。 需求一个对CNN FPGA加速器的建模方案来探索设计空间中的最优设计方...
硬件加速器设计:FPGA支持定制化硬件架构,可以针对特定的CNN模型设计专用的加速器。这种定制化可以优化资源的使用,提高计算性能,并降低功耗。 实时处理能力:FPGA能够实现低延迟的实时数据处理,非常适合需要快速响应的应用,如自动驾驶、视频监控等。📋📋📋 项目实现步骤 ...
Fig. 16表示的是在FPGA上CNN加速器的系统设计图，代码是带参数的Verilog 脚本，参数的配置是通过编译器...
Fig. 1. 片上RISC-V系统设计图 我们的工作主要在三个方面。首先,我们使用软核CPU作为片上系统的主控,控制外设,DMA,CNN加速器来实现数据调度和操作。其次,1D(一维)加速器被设计用于改变缓冲机制。第三,为紫光同创的FPGA设备设计了一个DMA IP,用于卷积加速的应用。
其中,FPGA作为一种可编程的硬件平台,其灵活性和高性能在CNN加速器设计中具有显著优势。 本文将对基于FPGA的CNN加速器设计进行详细介绍,从硬件系统架构、CNN模型转换与优化以及性能评估三个方面进行阐述。 一、硬件系统架构设计 基于FPGA的CNN加速器一般分为两种架构:全定制和可配置架构。全定制架构通常是对特定CNN模型...
首先,我们先来了解一下CNN中的卷积运算的规则,CNN中的卷积运算如图1所示,代码1表示其伪代码。 图1 代码1 几乎所有的基于FPGA的加速方案,都如图2显示的那样,FPGA上的CNN加速器设计主要由处理元件(PE),片上缓冲器,外部存储器和片上/片外互连几个组件组成。其中PE是卷积的基本计算单元。用于处理的所有数据都存储在...